画像を選択するところでは、「すぐできるVBM」で言うところの’rc1’画像を選択すべきでしょうか。12:09マスク画像は標準化されていますので、smwrc1を使っていただけますか。14:11根本先生ありがとうございます。mmですが、get_totalsが出力する値は、被験者によって異なりますが0.2764などの値です。恐れ入りますが、よろしくお願いいたします。14:24篠崎先生get_totalsの単位はmlとなります。1ml=1cm3=1000mm3となります。MarsBarで出た597.38は597.38mm3ということですから、0.59738mlということになるかと思います。したら、0.2764という値は妥当な値であるという気がします。14:33根本先生ありがとうございました。00:18ご丁寧にどうもありがとうございます。推測があたっていてよかったです。いうのはいろんなところで起こりえる話なので、このように共有していただけると助かります。技師さんもVBMをはじめとした画像解析の際の注意点を理解していただけたのではないでしょうか。今後共よろしくおねがいします。00:13ご質問ありがとうございます。実は、この手のエラーはよく遭遇するものでして、MRIConvertを使っていると時々起こります。answerとしては、以下のようになります。0.699999となっていると教えて下さいました。今、遭遇しているような画像がひしゃげてしまう事象にぶつかることがあります。thicknessが矢状断の厚みです。yは矢状断でのx,yですから、実際はxが前後方向、yが上下方向となります。thicknessとなり、1.4となります。zが上下方向ですから、こちらも0.4688となります。いうことで、1.4*0.4688*0.4688となるわけです。spacingの0.69≒0.7をx軸方向のボクセルサイズととっていると思います。すると、ボクセルは本来よりもx軸方向、つまり左右方向に圧縮された形になりますので、つぶされたような形になるはずです。考えると今見ている現象を説明できるかと思います。SpaceのSpacingの値を見てください。それが、今の画像に設定されているSpacingです。answerで述べましたように、MRIConvertではいかんともしがたいので、dcm2niiを使うということになります。thicknessが1.4と比較的厚いことです。yが0.5mmと小さいのにスライス厚が1.4mmというのはもったいない気がします。0.5mmはVBMの観点からはそこまで小さくする必要はなく、1mmぐらいで大丈夫です。0.5mmとすると、画像のサイズが非常に大きくなってしまい、メモリ不足が起きやすくなります。これから撮像方法を調整できるのならば、1*1*1.2か1*1*1ぐらいでとれるように調整してもいいかもしれません。いっても各病院の事情があるので、なんともできないところもあるかと思いますが...。ご確認いただき、私の推測と違うようでしたらまた教えていただけると幸いです。importを使うことです。Importをクリックして、DICOM画像を指定すれば、NIFTIに変換してくれます。Debabelerも試してみる価値があるかもしれません。thicknessが一致します。(スライス厚)1.4mmということは、おそらく、画像のサイズを大きくさせないために、スライス厚0.7mmの画像2枚を平均してスライス厚1.4mmという情報をもたせているのではないかと思います。スライス厚とスライス間隔の説明については、日本語ではhttp://okwave.jp/qa/q4820195.htmlあたりがわかりやすいたとえなので参考にしていただけたらと思います。DICOMヘッダーにこれらの情報が書かれているわけですが、DICOMは機種ごとに自由度が高いため、画像コンバーターが、すべてのヘッダーを読めるわけではないために情報が抜け落ちてしまうことがあります。間違っている可能性もありますが、私の理解している範疇で書かせていただきました。15:10根本先生HPをよく参照させていただいています。札幌医科大学の篠崎と申します。先生の著書「すぐできるVBM」を購入し、さっそく手持ちのデータにてDARTELを行っているところです。calculationにてTBVを入れる部分ですが、個々人のTBVはどのようにして算出できるものでしょうか。ご教示いただければ幸いです。16:14篠崎先生ご質問、ありがとうございます。大事なところが抜けていましたね...。まとめてアップしますので、少しだけお待ちください。21:24篠崎先生TBVの算出の方法をまとめさせていただきました。